【技術(shù)貼】離心泵水力性能優(yōu)化平臺方案精解

2017-04-06 by:CAE仿真在線來源:互聯(lián)網(wǎng)

離心泵水力性能優(yōu)化平臺方案

優(yōu)化平臺概述

舊方案:CFturbo + PumpLinx

Y =f ( X ),

其中X是參數(shù)的組合。

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缺點:重復(fù)性工作;之前的計算數(shù)據(jù)無法使用。

新方案:CFturbo + PumpLinx + ISIGHT

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優(yōu)點:

1.對已有的計算結(jié)果進(jìn)行分析,獲取新的設(shè)計參數(shù); 2.具備軟件驅(qū)動功能,可重復(fù)計算。

離心泵設(shè)計

初始條件:

? 流量:200m3/h;

? 揚程:45m;

? 轉(zhuǎn)速:2500RPM

? 介質(zhì):20℃清水

CFturbo設(shè)計步驟:

? 離心/混流/軸流泵葉輪設(shè)計

? 蝸殼設(shè)計

CFD計算

網(wǎng)格

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結(jié)果

性能優(yōu)化

優(yōu)化目標(biāo):提高額定工況下離心泵效率;

約束:揚程>=45m.

參數(shù):

主要外形尺寸:

? 吸入口直徑

? 葉輪直徑

? 葉輪出口寬度

子午面形狀:

? 前蓋板型線

? 后蓋板型線

葉輪外形:

? 葉輪前緣位置

? 葉輪包角

? 葉輪出口角

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優(yōu)化流程

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CFturbo:建模,模型參數(shù)化;

PumpLinx:仿真,獲得結(jié)果數(shù)據(jù);

Isight:對結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

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Isight中優(yōu)化流程圖

優(yōu)化算法

優(yōu)化策略:全局尋優(yōu)+局部尋優(yōu)

? 遺傳算法(GA, Genetic Algorithm)是Holland在60年代提出的,主要借助生物進(jìn)化過程中“適者生存”的規(guī)律,模仿生物進(jìn)化過程中的遺傳繁殖機(jī)制,對優(yōu)化問題解空間的個體進(jìn)行編碼(二進(jìn)制或其他進(jìn)制),然后對編碼后的個體種群進(jìn)行遺傳操作(如:選擇、交叉、變異等),通過迭代從新種群中尋找含有最優(yōu)解或較優(yōu)解的組合

? 序列二次規(guī)劃算法的基本思想是在初始點處將非線性規(guī)劃問題的目標(biāo)函數(shù)和約束條件展開為泰勒級數(shù),其中目標(biāo)函數(shù)展開為泰勒級數(shù)時取至二次項,而約束條件函數(shù)展開為泰勒級數(shù)時取至一次項,略去其余的高此項,這樣就把一個非線性規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為一個二次規(guī)劃問題。

優(yōu)化結(jié)果